Дата Сциенце
Наука података пружа значајне информације на основу велике количине сложених података или великих података. Наука података, или наука заснована на подацима, комбинује различита подручја рада у статистици и рачунарству како би интерпретирала податке у сврху доношења одлука.
Разумевање науке о подацима
Подаци се прикупљају из различитих сектора, канала и платформи, укључујући мобителе, друштвене медије, веб локације за електроничку трговину, анкете у здравству и интернет претраживања. Повећање количине расположивих података отворило је врата новом пољу проучавања заснованом на великим подацима - масивни скупови података који доприносе стварању бољих оперативних алата у свим секторима.
Непрестано повећавајући приступ подацима могућ је захваљујући напретку у технологији и техникама прикупљања. Појединци који купују обрасце и понашање могу се надгледати и предвидјети на основу прикупљених информација.
Међутим, стално растући подаци су неструктурирани и захтевају рашчлањивање за ефикасно доношење одлука. Овај процес је сложен и дуготрајан за компаније - отуда и појава науке о подацима.
Наука података, или наука заснована на подацима, користи велике податке и машинско учење за тумачење података у сврху доношења одлука.
Кратка историја науке о подацима
Израз дата наука постојао је већи део последњих 30 година и првобитно је коришћен као замена за "рачунарску науку" 1960. године. Отприлике 15 година касније, овај термин је коришћен за дефинисање истраживања метода обраде података коришћених у различитим апликације. У 2001. години, наука о подацима уведена је као независна дисциплина. Харвард Бусинесс Ревиев објавио је чланак у 2012. години у којем је описао улогу научника за податке као "најсексепилнији посао 21. века."
Кључне Такеаваис
- Напредак технологије, интернета, друштвених медија и употребе технологије сви су повећали приступ великим подацима.
- Наука података користи технике попут машинског учења и вештачке интелигенције за вађење значајних информација и предвиђања будућих образаца и понашања.
- Подручје науке о подацима расте како напредује технологија и велике технике прикупљања и анализе података постају све софистицираније.
Како се примењује наука о подацима
Наука података укључује алате из више дисциплина за прикупљање скупа података, обраду и добивање увида из скупа података, издвајање смислених података из скупа и тумачење за потребе доношења одлука. Дисциплинска подручја која чине област научних података укључују рударство, статистику, машинско учење, аналитику и програмирање.
Ископавање података примењује алгоритме на сложени скуп података да би се открили обрасци који се затим користе за извлачење корисних и релевантних података из скупа. Статистичке мере или предиктивна аналитика користе ове извучене податке за процењивање догађаја који ће се вероватно десити у будућности на основу онога што се показује у прошлости.
Машинско учење је алат вештачке интелигенције који обрађује масовне количине података које човек не би био у стању да обради током живота. Машинско учење усавршава модел одлучивања представљен под предиктивном аналитиком упоређујући вероватноћу да се догађај деси са оним што се заправо догодило у предвиђеном времену.
Користећи аналитику, аналитичар података прикупља и обрађује структуриране податке из фазе машинског учења користећи алгоритме. Аналитичар интерпретира, претвара и резимира податке у кохезивни језик који тим за доношење одлука може разумети. Наука података примењује се у практично свим контекстима и, како се улога дата научника развија, поље ће се проширити обухватајући архитектуру података, инжењеринг података и администрацију података.
Брза чињеница
Према ИБМ-у, очекује се да ће се потражња за научницима за подацима повећати за 28% до 2020. године.
Дефиниран научник података
Научник података прикупља, анализира и интерпретира велике количине података, у многим случајевима како би побољшао пословање компаније. Професионалци који раде на подацима развијају статистичке моделе који анализирају податке и откривају обрасце, трендове и односе у скупима података. Ове информације се могу користити за предвиђање понашања потрошача или за идентификацију пословних и оперативних ризика. Научник података често је приповедач који представља увид у податке доносиоцима одлука на начин разумљив и применљив на решавање проблема.
Дата Сциенце Тодаи
Компаније примењују велике податке и науку о подацима у свакодневним активностима како би донели вредност потрошачима. Банковне институције искориштавају велике податке како би побољшале своје успјехе у откривању превара. Компаније за управљање имовином користе велике податке да прогнозирају вероватноћу да ће се цена хартија кретати горе или доле у наведено време.
Компаније попут Нетфлика доносе велике податке да одреде које производе да испоруче својим корисницима. Нетфлик такође користи алгоритме за креирање прилагођених препорука за кориснике на основу њихове историје гледања. Наука података развија се великом брзином, а њене апликације ће и даље мијењати животе у будућности.
Упоредите инвестиционе рачуне Име добављача Опис Откривање оглашивача × Понуде које се појављују у овој табели су од партнерстава од којих Инвестопедиа прима накнаду.